MCU 딥러닝8 [머신러닝 공부] Tiny ML -23 / 모델, 바이너리 크기 최적화 Chapter23. 모델, 바이너리 크기 최적화 " 임베디드 플랫폼에서 ML 모델과 바이너리 크기를 최적화하려면? " 목차 : 시스템의 한계 메모리 사용 측정 다양한 문제들과 모델 모델 선택 실행파일 크기 줄이기 이전 포스팅 : [머신러닝 공부] Tiny ML -22 / 에너지 최적화 문제 Chapter22. 에너지 최적화 문제 " TinyML + 임베디드 장치에서의 에너지 소비를 줄이려면? " 목차 : 대략적인 감 잡기 전체 시스템 전력소모 측정 모델 전력 사용량 추정 전력소모 개선 임베디드 장치(M dbstndi6316.tistory.com 대부분 임베디드시스템의 읽기 전용 스토리지는 1MB 미만이며 SRAM이 512KB를 넘지 않는다. 워크스테이션에서 모델을 학습하거나 추론하며 32GB RAM이나 .. 2022. 5. 9. [머신러닝 공부] Tiny ML -22 / 에너지 최적화 문제 Chapter22. 에너지 최적화 문제 " TinyML + 임베디드 장치에서의 에너지 소비를 줄이려면? " 목차 : 대략적인 감 잡기 전체 시스템 전력소모 측정 모델 전력 사용량 추정 전력소모 개선 임베디드 장치(MCU)는 에너지를 거의 소비하지 않는다, 않아야 한다 는 특징이 있다. 그에 비해 서버CPU는 엄청난 전원이 필요하고, 스마트폰도 수 와트를 소비한다. 마이크로컨트롤러는 수밀리와트 미만의 전력으로 작동하여 작은 배터리로도 몇 개월~몇 년을 쓸수도 있다. 부하가 큰 작업을 한다면 불가능하니.. 전력사용량을 개선해야만 한다. 1. 대략적인 감 잡기 Network 요청은 RAM에서 정보를 읽는것보다 느리고 / SSD접근보다 HDD 접근이 더 느리다. 에너지 양에 대해서는 감이 없지만.. 이 감을 잡.. 2022. 5. 8. [머신러닝 공부] Tiny ML -18 / 제스처인식 어플리케이션 -2 Chapter18. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 기본흐름 코드 -> 이전장 제스처 감지 MCU에 배포 -> 다음장 마치며 -> 다음장 이전장링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -17 / 제스처인식 어플리케이션 -1 Chapter17. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 만들고자 하는 시스템 기본흐름 코드 제스처 감지 -> 다음장 MCU에 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Le.. 2022. 4. 16. [머신러닝 공부] Tiny ML -16 / 인체감지 모델 훈련하기 Chapter16. 인체감지 모델 훈련하기 " 이전장까지 썼던 모델 을 훈련시켜보자 " 목차 : 연산 환경 선택 Google Cloud Platform 설정 프레임워크선택 데이터셋 구축 모델 훈련과 평가 텐서플로 라이트 기타 이전장 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -15 / 인체감지 어플리케이션-3 Chapter15. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 -> Tiny ML -13 만들고자하는 -> Tiny ML -13 어플리케이션 아키텍처 -> Tiny ML -13 코드 기본흐름 -> Tiny ML -14 핵.. dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source M.. 2022. 3. 28. [머신러닝 공부] Tiny ML -15 / 인체감지 어플리케이션-3 Chapter15. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 -> Tiny ML -13 만들고자하는 -> Tiny ML -13 어플리케이션 아키텍처 -> Tiny ML -13 코드 기본흐름 -> Tiny ML -14 핵심 함수 분석 -> Tiny ML -14 마이크로컨트롤러 배포 이전장 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -14 / 인체감지 어플리케이션-2 Chapter14. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자하는 -> 이전장 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 코드 기본흐름 핵심 함수 분석 마이크로컨 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/ten.. 2022. 3. 22. [머신러닝 공부] Tiny ML -14 / 인체감지 어플리케이션-2 Chapter14. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 -> 이전장 만들고자하는 -> 이전장 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 코드 기본흐름 핵심 함수 분석 마이크로컨트롤러 배포 -> 다음장 이전장 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -13 / 인체감지 어플리케이션-1 Chapter13. 인체감지 어플리케이션 " 카메라로 인체를 감지해보자 (CNN) " 목차 : 개요 만들고자하는 시스템 어플리케이션 아키텍처 코드 기본흐름 -> 다음장 핵심 함수 분석 -> 다음장 마이크로컨트 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framewor.. 2022. 2. 26. [머신러닝 공부] Tiny ML -10 / 음성인식 모델훈련하기 -1 Chapter10. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 새로운 모델을 만들어보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 프로젝트에서 모델 사용 모델 작동 방식 -> 다음장 내 데이터로 훈련하기 -> 다음장 새로운 모델 훈련 : 우선 이 장에서는 yes, no 외의 다른 단어를 인식할 수 있는 모델을 훈련할 것이다. 훈련 시 아래와 같은 사항을 고려해야 될 것이다. 입력 : 기존 스크립트 활용을 위해 데이터의 모양과 형식을 맞춰줘야 한다. 출력 : 클래스 당 하나의 확률 텐서 타입을 갖는 출력을 맞춰줘야 한다. 훈련데이터 : 많은 데이터는 정확도를 향상시킨다. 최적화문제 : 메모리가 극도로 제한된 상태이므로 최적화문제가 있다. 참고한 기존 스크립트는 아래 스크립트이다. GitHub - tensorflow/tf.. 2022. 2. 2. [머신러닝 공부] Tiny ML -9 / 음성인식 어플리케이션-2 Chapter9. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 저번챕터에 이어 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? -> 이전장 참고 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 참고 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 참고 테스트코드 분석 -> 이전장 참고 호출어 듣기 MCU에 배포하기 이전장은 아래 링크에.. [머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1 Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 dbstndi6316.tistory.com 5. .. 2022. 1. 31. 이전 1 다음 반응형
